作為人機交互領域重要的研究對象，語音識別技術已經成為信息社會不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實現的語音技術方案，其適用性和使用成本均限制了技術的應用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結合特定領域內的應用特點，提出一套適用性強，成本較低的語音識別解決方案，可以在離線的網絡環境中，實現非特定人的連續語音識別功能。根據本方案設計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進行科學的測試驗證。語音識別技術，又稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器理解人類語言，并將其轉換為計算機可輸入的數字信號的一門技術。語音識別技術將繁瑣的輸入勞動交給機器處理，在解放人類雙手的同時，還可以有效提高人機交互效率，信息化高度發達，已經成為信息社會不可或缺的組成部分。語音識別引擎是ASR技術的**模塊，它可以工作在識別模式和命令模式。在識別模式下，引擎系統在后臺提供詞庫和識別模板，用戶無需對識別語法進行改動，根據引擎提供的語法模式即可完成既定的人機交互操作；但在命令模式下，用戶需要構建自己的語法詞典，引擎系統根據用戶構建的語法詞典。隨著語音識別技術在未來的不斷發展，語音識別芯片的不敢提高，給我們的生活帶來了更大的便利和智能化。貴州實時語音識別
它在某些實際場景下的識別率無法達到人們對實際應用的要求和期望，這個階段語音識別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學習(DNN-HMM，E2E)2006年，變革到來。Hinton在全世界學術期刊Science上發表了論文，di一次提出了"深度置信網絡"的概念。深度置信網絡與傳統訓練方式的不同之處在于它有一個被稱為"預訓練"(pre-training)的過程，其作用是為了讓神經網絡的權值取到一個近似優解的值，之后使用反向傳播算法(BP)或者其他算法進行"微調"(fine-tuning)，使整個網絡得到訓練優化。Hinton給這種多層神經網絡的相關學習方法賦予了一個全新的名詞——"深度學習"(DeepLearning，DL)。深度學習不*使深層的神經網絡訓練變得更加容易，縮短了網絡的訓練時間，而且還大幅度提升了模型的性能。以這篇劃時代的論文的發表為轉折點，從此，全世界再次掀起了對神經網絡的研究熱潮，揭開了屬于深度學習的時代序幕。在2009年，Hinton和他的學生Mohamed將深層神經網絡(DNN)應用于聲學建模，他們的嘗試在TIMIT音素識別任務上取得了成功。然而TIMIT數據庫包含的詞匯量較小。在面對連續語音識別任務時還往往達不到人們期望的識別詞和句子的正確率。2012年。安徽關閉語音識別在醫療保健領域，語音識別可以在醫療記錄過程的前端或后端實現。
DTW）技術基本成熟，特別提出了矢量量化（Vec?torQuantization，VQ）和隱馬爾可夫模型（HiddenMar?kovModel，HMM）理論。20世紀80年代，語音識別任務開始從孤立詞、連接詞的識別轉向大詞匯量、非特定人、連續語音的識別，識別算法也從傳統的基于標準模板匹配的方法轉向基于統計模型的方法。在聲學模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時變性和平穩性，開始被應用于大詞匯量連續語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統計語言模型開始應用于語音識別系統。在這一階段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神經網絡的語音建模方法開始應用于LVCSR系統，語音識別技術取得新突破。20世紀90年代以后，伴隨著語音識別系統走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優化、系統的自適應方面取得較大進展。同時，人們更多地關注話者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識別技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識別的準確率，便于實現語音識別技術的產品化。怎么構建語音識別系統？語音識別系統構建總體包括兩個部分：訓練和識別。
一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術，建模單元相比于傳統的狀態要更粗顆粒一些，只有兩個狀態，一個狀態是CDPhone，另一個是CDPhone的空白，訓練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓練。該模型結構可以采用低幀率的方式進行解碼，解碼幀率為傳統神經網絡聲學模型的三分之一，而準確率相比于傳統模型有非常的提升。遠場語音識別技術主要解決真實場景下舒適距離內人機任務對話和服務的問題，是2015年以后開始興起的技術。由于遠場語音識別解決了復雜環境下的識別問題，在智能家居、智能汽車、智能會議、智能安防等實際場景中獲得了廣泛應用。目前國內遠場語音識別的技術框架以前端信號處理和后端語音識別為主，前端利用麥克風陣列做去混響、波束形成等信號處理，以讓語音更清晰，然后送入后端的語音識別引擎進行識別。語音識別另外兩個技術部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術變化。語言模型主流還是基于傳統的N-Gram方法，雖然目前也有神經網絡的語言模型的研究，但在實用中主要還是更多用于后處理糾錯。解碼器的指標是速度，業界大部分都是按照靜態解碼的方式進行，即將聲學模型和語言模型構造成WFST網絡。該網絡包含了所有可能路徑。
隨著人工智能的火熱，現階段越來越多的產品都想要加入語音功能。
取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態，同一狀態的發音相對穩定，不同狀態間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態的特征分布可以用概率模型來描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語音的短時平穩的動態性，GMM用來描述HMM每一狀態內部的發音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各種改進方法，如結合上下文信息的動態貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語音識別研究產生了深遠影響，并為下一代語音識別技術的產生做好了準備。自上世紀90年代語音識別聲學模型的區分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長一段內語音識別的發展比較緩慢，語音識別錯誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時代2006年，Hinton提出深度置信網絡。
開源框架目前開源世界里提供了多種不同的語音識別工具包，為開發者構建應用提供了很大幫助。江西語音識別教程
語音識別在噪聲中比在安靜的環境下要難得多。貴州實時語音識別
應用背景隨著信息時代的到來，語音技術、無紙化技術發展迅速，但是基于會議辦公的應用場景，大部分企業以上技術應用都不夠廣，會議辦公仍存在會議記錄強度高、出稿準確率低，會議工作人員壓力大等問題。為解決上述問題，智能語音識別編譯管理系統應運而生。智能語音識別編譯管理系統的主要功能是會議交流場景下語音實時轉文字，解決了人工記錄會議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會議信息得不到體系化管控、會議發言內容共享不全等問題，提升語音技術在會議中的應用水平，切實提升會議的工作效率。實現功能智能語音識別編譯管理系統對會議信息進行管理，實現實時（歷史）會議語音轉寫和在線編輯；實現角色分離、自動分段、關鍵詞優化、禁忌詞屏蔽、語氣詞過濾；實現全文檢索、重點功能標記、按句回聽；實現展板設置、導出成稿、實時上屏等功能。技術特點語音轉文字準確率高。系統中文轉寫準確率平均可達95%，實時語音轉寫效率能夠達到≤200毫秒，能夠實現所聽即所見的視覺體驗。系統能夠結合前后文智能進行語句順滑、智能語義分段，語音轉寫過程中也能夠直接對轉寫的文本進行編輯，編輯完成后即可出稿。會議內容記錄更完整。系統可實現對全部發言內容的記錄。貴州實時語音識別
深圳魚亮科技有限公司擁有語音識別，音效算法，降噪算法，機器人，智能玩具，軟件服務，教育培訓，芯片開發，電腦，筆記本，手機，耳機，智能穿戴，進出口服務，云計算，計算機服務，軟件開發，底層技術開發，軟件服務進出口，品牌代理服務。等多項業務，主營業務涵蓋智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪。公司目前擁有較多的高技術人才，以不斷增強企業重點競爭力，加快企業技術創新，實現穩健生產經營。公司業務范圍主要包括：智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪等。公司奉行顧客至上、質量為本的經營宗旨，深受客戶好評。公司憑著雄厚的技術力量、飽滿的工作態度、扎實的工作作風、良好的職業道德，樹立了良好的智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪形象，贏得了社會各界的信任和認可。